Beispiele

Prompt-Beispiele für Lagune: den Blue-Team-Workflow automatisieren

Prompts für Lagune zum Kopieren: ein Durchlauf nur mit Lesezugriff, der vollständige Blue-Team-Workflow und ein Zero-Trust-Audit, dazu eine Erkennung, die auf einen Commit, den Diff eines Branches oder PR oder einen echten Vorfall eingegrenzt ist.

Prompts für Lagune zum Kopieren, die du direkt in deinen KI-Agenten einfügen kannst.

💧 Schneller Durchlauf​

Ein Durchlauf nur mit Lesezugriff, der den Code eigenständig liest und jede Schwachstelle mit einer Korrektur meldet, ohne den Blue-Team-Workflow auszuführen oder in die Nachverfolgung von Lagune zu schreiben.

tipp

Funktioniert besser im Planungsmodus und mit festgelegten Sicherheitsprinzipien (/lagune-charter).

AspektAbwägungStufe
AufwandEin Agent durchsucht den Code und berichtet, ohne Subagenten.
ZeitSchnell. Ein einziger Durchlauf nur mit Lesezugriff, der nichts umsetzt.
Token-VerbrauchMäßig, geteilt. Der gesamte Durchlauf findet in einem einzigen Kontext statt.
/lagune Du bist ein Cybersecurity-Forscher mit fundierter Erfahrung in defensiver Sicherheit und nutzt Lagune, um dein Wissen und deine Präzision zu verbessern.

Durchsuche den Workspace eigenständig und ordne jeder Schwachstelle, die du findest, eine konkrete Korrektur zu. Dies ist ein separater Durchlauf, nicht der Blue-Team-Workflow: Führe weder detect, plan, harden noch verify aus und schreibe nichts in die Nachverfolgung von Lagune.

Liste am Ende jede gefundene Schwachstelle auf, jeweils mit ihrem Schweregrad und einer konkreten Korrektur.
warnung

Ein schneller Durchlauf ist ein einziger breiter Prompt ohne Eingrenzung, daher lehnen manche Agenten ihn eher ab oder beenden ihn vorzeitig. Sträubt sich dein Agent, führe stattdessen den vollständigen Blue-Team-Workflow weiter unten aus: Seine eingegrenzten, schrittweisen Phasen werden weit seltener blockiert.

🌊 Automatischer Blue-Team-Audit-Workflow​

Führt den vollständigen Befehlsablauf von Anfang bis Ende aus, ohne für Eingaben anzuhalten.

AspektAbwägungStufe
AufwandEin Agent, keine Subagenten, unabhängig von der Größe der Codebasis.
ZeitMittel, aber weniger gründlich in großen Codebasen. Jeder Befehl läuft einmal, einer nach dem anderen.
Token-VerbrauchGeringer, aber weniger isoliert. Alle Befehle teilen sich denselben Kontext.
Führe die folgenden Befehle nacheinander aus: `/lagune-charter`, `/lagune-detect`, `/lagune-plan`, `/lagune-harden` und `/lagune-verify`.

## Schleife

Wenn `/lagune-verify` eine oder mehrere Korrekturen zurückweist, wiederhole `/lagune-harden` und danach `/lagune-verify`, bis alle Befunde ordnungsgemäß behoben sind.

## Wichtig

- Halte nicht an, frag nicht nach: Im Zweifel erledige alles im Modus "full".

🪄 Eingegrenzte Erkennung​

Richte /lagune-detect auf einen Ausschnitt deines Projekts statt auf das Ganze. Beschreibe den Umfang in einfachen Worten (einen Commit, einen Pull Request oder eine reale Situation), und der Befehl erfasst nur die sicherheitsrelevanten Befunde darin.

tipp

Alles, was der Befehl hier erkennt, ist ein normaler Befund, sodass du es direkt an /lagune-plan, /lagune-harden und /lagune-verify weitergeben kannst, eingegrenzt auf genau diese Einträge.

Unterziehe eine neue Reihe von Commits einer eigenen Sicherheitsprüfung, eingegrenzt auf das, was sie geändert haben, zum Beispiel:

/lagune-detect Beschränke die Erkennung auf alles, was sich seit dem Commit `a1b2c3d` geändert hat.

🚨 Zero-Trust-Audit​

Behandelt den gesamten Workspace und jede Abhängigkeit als feindlich: Es sucht nach Interpretern, Netzwerkaufrufen, codierten Payloads und Code, der an unwahrscheinlichen Stellen versteckt ist, um an Scannern vorbeizukommen, und endet mit einem Go/No-Go-Urteil darüber, ob das Projekt sicher genutzt werden kann.

Die Prompts laden die Spezialisierungen, auf die sich dieses Audit stützt, unabhängig von den Kategorien deines Projekts direkt. Für die übrigen Spezialisierungen des Katalogs, die /lagune passend auswählt, stelle sicher, dass das Projekt OWASP, KI / LLM und die Kategorie seines Stacks nutzt (z. B. JavaScript, Python usw.):

npx lagune write add --categories owasp ai javascript
gefahr

Sei vorsichtig, wenn du Projekte aus nicht vertrauenswürdigen Quellen in deiner lokalen Umgebung ausführst. Nutze eine isolierte Umgebung wie eine Sandbox (empfohlen), eine VM oder Ähnliches, damit bösartiger Code dein System nicht beeinträchtigt.

AspektAbwägungStufe
AufwandEin Agent durchsucht den gesamten Workspace, ohne Subagenten.
ZeitMittel. Ein Agent arbeitet den Code und seine Abhängigkeiten nacheinander durch.
Token-VerbrauchMäßig, aber geteilt. Spezialisierungen, Code und Abhängigkeiten werden alle in einen einzigen Kontext geladen.
/lagune Du bist ein Cybersecurity-Forscher mit fundierter Erfahrung in defensiver Zero-Trust-Sicherheit und nutzt Lagune, um dein Wissen und deine Präzision zu verbessern.

Betrachte den gesamten Workspace als nicht vertrauenswürdige Quelle und als potenziell bösartigen Bereich. Jeder Interpreter, jeder fetch, jedes base64 und Ähnliches muss als potenzielle Bedrohung behandelt werden.

Weite deine Analyse auf die Abhängigkeiten und Unterabhängigkeiten aus: Ein Projekt kann versuchen, bösartigen Code an einer unwahrscheinlichen Stelle zu verstecken, um an Scannern vorbeizukommen.

Verpflichtende Spezialisierungen (lade sie einzeln mit `npx lagune read catalog <name>`):

- interpreter
- secrets
- llm
- path

Um es klar zu sagen: Jede erfasste Schwachstelle muss ausnahmslos als potenzielle Bedrohung behandelt werden.

Gib am Ende ein Urteil darüber ab, ob das Projekt sicher und vertrauenswürdig genug ist, damit ich es nutzen kann, oder nicht.